2 подписчика

Сверточная нейронная сеть для распознавания цифр

Ниже приведена простая сверточная нейронная сеть для распознавания цифр. В этой сети используются сверточные слои для извлечения признаков из изображений и полносвязные слои для классификации изображений.

```

model = Sequential()

# Добавление сверточного слоя с 32 фильтрами и размером ядра 3x3

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

# Добавление слоя пулинга размером 2x2

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# Добавление еще одного сверточного слоя с 64 фильтрами и размером ядра 3x3

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# Добавление еще одного слоя пулинга размером 2x2

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# Добавление слоя распределенного представления

model.add(Flatten())

# Добавление полносвязного слоя с 128 нейронами

model.add(Dense(128, activation='relu'))

# Добавление выходного слоя с 10 нейронами

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Компиляция модели

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

```

Около минуты

24 февраля 2023